Phân tích hồi quy đa biến

2.2.4.1. Xem xét ma trận hệ số tương quan

Bước đầu tiên khi tiến hành phân tích hồi quy tuyến tính bội là xem xét mối quan hệ tương quan giữa các biến độc lập (Năng lực phục vụ, Sự tin cậy, Sự đáp ứng, Sự đồng cảm và Phương tiện hữu hình) và biến phụ thuộc (Sự hài lòng). Thông qua hệ số tương quan Pearson, luận văn có thể xác định mối liên hệ giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập.

Bảng 2.12: Hệ số tương quan Pearson Năng lực

phục vụ

Sự tin cậy

Sự đáp ứng

Sự đồng cảm

Phương tiện hữu

hình Sự hài

lòng

Tương quan

Pearson 0,676 0,568 0,620 0,549 0,602

Sig. (2-phía) 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000

Trường Đại học Kinh tế Huế

Kết quả phân tích tương quan giữa biến phụ thuộc (Sự hài lòng) và các biến độc lập (Năng lực phục vụ, Sự tin cậy, Sự đáp ứng, Sự đồng cảm và Phương tiện hữu hình) thu được các giá trị Sig đều bé hơn mức ý nghĩa 0,05 cho thấy sự tương quan có ý nghĩa về mặt thống kê.

2.2.4.2. Xây dựng mô hình

Sau khi tiến hành phân tích nhân tố khám phá và kiểm tra độ tin cậy của thang đo, phân tích hồi quy được tiến hành để xác định mức độ và chiều hướng ảnh hưởng của từng nhân tố đến sự hài lòng của khách hàng về dịch vụ tín dụng tại ngân hàng Agribank – CN huyện Minh Hóa . Mô hình hồi quy áp dụng là mô hình hồi quy đa biến (mô hình hồi quy bội). Mô hình hồi quy tổng quát như sau:

Y = β₀+ β₁X_1i+ β₂X_2i+ β₃X_3i+…+ β_kX_{ki +}e_i Trong đó:

Y là biến phụ thuộc

X_kilà biểu hiện giá trị của biến độc lập thứ k tại quan sát thứ i β_klà hệ số hồi quy riêng

e_ilà một biến độc lập ngẫu nhiên có phân phối chuẩn với trung bình là 0 và phương sai không đổi.

Mô hình hồi quy của nghiên cứu có biến phụ thuộc là “Sự hài lòng” và các biến độc lập được rút ra từ kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA. Ta có mô hình hồi quy tuyên tính như sau:

Y = β₀+ β₁X₁+ β₂X₂+ β₃ X₃+ β₄ X₄+ β₅X_{5 +}e_i Trong đó:

Y là giá trị biến phụ thuộc “Sự hài lòng” của ngân hàng;

X₁là giá trị của biến độc lập thứ nhất “Năng lực phục vụ” của ngân hàng;

X₂là giá trị của biến độc lập thứ hai “Sựtin cậy” của ngân hàng;

X₃là giá trị của biến độc lập thứ ba“Sự đáp ứng” của ngân hàng;

X là giá trị của biến độc lập thứ tư “Sự đồng cảm” của ngân hàng;

Trường Đại học Kinh tế Huế

X₅là giá trị của biến độc lập thứ năm “Phương tiện hữu hình” của ngân hàng.

β_1,β_2,β_3,β_4,β₅ là hệ số hồi quy riêng của các biến độc lập.

e_ilàảnh hưởng của các yếu tố khác đến sự hài lòng của khách hàng nhưng không được đưa vào mô hình.

2.2.4.3. Kiểm định giá trị độ phù hợp của mô hình Bảng 2.13: Tóm tắt mô hình

Mô hình R R bình phương

R bình phương hiệu chỉnh

Ước lượng độ lệch chuẩn

Durbin– Watson

5 0,859 0,739 0,728 0,361 1,632

(Nguồn: Từ kết quả xử lý số liệu điều tra với SPSS) Sau khi tiến hành phân tích ta được kết quả như bảng trên. Trị số R có giá trị 0,859 cho thấy mối quan hệ giữa các biến trong mô hình có tương quan kháchặt chẽ. Báo cáo kết quả hồi quy của mô hình cho thấy R²= 0,739, điều này nói lên độ thích hợp của mô hình là 73,9% hay nói cách khác là 73,9% sự biến thiên của biến phụ thuộc được giải thích bởi 5 thành phần ảnh hưởng. Giá trị R² hiệu chỉnh phản ánh chính xác sự phù hợp của mô hình đối với tổng thể, ta có R² hiệu chỉnh có giá trị là 0,728, có nghĩa là mô hình hồi quy giải thích được 72,8% sự biến thiên của biến phụ thuộc được giải thích bởi 5 biến độc lập như luận văn đã xácđịnh, còn lại là do tác độngcủa các yếu tố khác ngoài mô hình.

2.2.4.4. Kiểm định độ phù hợp mô hình

Giả thuyết H₀ đặt ra đó là:β1 = β2 = β3 = β4 = β5=0 Giả thuyết H₁ đặt ra đó là: tồn tại βi # 0

Để kiểm định độ phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính đa bội ta dùng giá trị F ở bảng phân tích ANOVA. Kết quả phân tích ANOVA cho thấy giá trị Sig rất nhỏ (= 0,000) cho phép bác bỏ giả thiết H₀ với độ tin cậy 95%. Vậy mô hình hồi

Trường Đại học Kinh tế Huế

Bảng 2.14: Kiểm định độ phù hợp mô hình

Mô hình Tổng

bình phương Df Trung bình

bình phương F Sig.

5

Hồi quy 45,342 5 9,068 69,481 ,000

Số dư 16,054 123 0,131

Tổng 61,395 128

(Nguồn: Từ kết quả xử lý số liệu điều tra với SPSS) 2.2.4.5. Kiểm định Durin- Watson

Kiểm định Durin- Watson dùng để kiểm định tương quan của các sai số kề nhau. Giả thuyết kiểm định:

H₀: Hệ số tương quan tổng thể của các phần dư bằng 0

Tiến hành kiểm định, ta thu được giá trị Durbin- Watson là 1,632 nằm trong hoảng (1,6; 2,6) cho thấy mô hình không có tự tương quan với nhau.

+ Mô hình hồi quy

Tiến hành chạy hồi quy, mô hình hồi quy có kết quả như sau:

Bảng 2.15: Kết quả phân tích hồi quy

Mô hình

Hệ số hồi quy chưa chuẩn hoá

Hệ số hồi quy

chuẩn

hoá T Sig.

B Độ lệch

chuẩn Beta

5

(Hằng số) -0,818 0,264 -3,096 0,002

Năng lực phụcvụ 0,187 0,060 0,200 3,113 0,002

Sự tin cậy 0,236 0,039 0,307 6,015 0,000

Phương tiên hữu hình 0,243 0,049 0,281 4,968 0,000

Sự đồng cảm 0,327 0,070 0,241 4,695 0,000

Sự đáp ứng 0,218 0,061 0,205 3,568 0,001

Trường Đại học Kinh tế Huế

Từ bảng kết quả trên cho ta thấy: giá trị Sig của tất cả các biến độc lập đều nhỏ hơn 0,05. Do đó, có thể nói rằng tất cả các biến độc lập đều có tác động đến mức độ hài lòng của khách hàng về dịch vụ tín dụng tại ngân hàng. Bên cạnh đó, tất cả các biến độc lập này đều có ý nghĩa trong mô hình và tác động cùng chiều đến sự hài lòng của khách hàng do các hệ số hồi quy đều mang dấu dương.

Phương trình hồi quy tổng quát của mô hìnhđược viết lại như sau:

Y = 0,200X₁+ 0,307X₂ + 0,281X₃+ 0,241X₄+ 0,205X₅

Từmô hình hồi quy cho thấy, tất cả5 nhân tố đều có ảnh hưởng đến biến phụ thuộc “sựhài lòng”. Và bất cứmột sự thay đổi nào của một trong 5 nhân tố trên đều có thể tạo nên sự thay đổi sựhài lòng của khách hàng về dịch vụ tín dụng tại ngân hàng Agribank – CN huyện Minh Hóa. Cụ thể: Khi “Năng lực phục vụ” thay đổi 1 đơn vị trong khi các nhân tố khác không đổi thì làm cho “Sự hài lòng” của khách hàng cũng biến động cùng chiều 0,200 đơn vị. Đối với “ Sự tin cậy”, khi thay đổi 1 đơn vịcó thểlàm thay đổi “Sựhài lòng” cùng chiều 0, 307 đơn vị. Tương tự đối với các biến còn lại (trong trường hợp các nhân tốcòn lại không đổi).

Thông qua các hệsốhồi quy, ta biết được mức độquan trọng của các nhân tố ảnh hưởng lên biến phụ thuộc. Trong đó, biến “Sự tin cậy” có hệ số hồi quy lớn nhất β₂ = 0,307. Tiếp sau đó lần lượt là “Phương tiên hữu hình”, “Sự đồng cảm” và

“Sự đáp ứng” của ngân hàng. Nhân tố “Năng lực phục vụ” là nhân tốcó mức độ ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng vềdịch vụ tín dụng tại ngân hàng thấp nhất với hệsốhồi quy chỉ đạt 0,200.

2.3. Đánh giá của khách hàng về dịch vụ tín dụng tại ngân hàng Agribank –

Trong tài liệu NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG DỊCH VỤ TÍN DỤNG TẠI NGÂN HÀNG NÔNG NGHIỆP VÀ PHÁT TRIỂN NÔNG THÔN VIỆT NAM - CHI NHÁNH HUYỆN MINH HÓA BẮC QUẢNG BÌNH (Trang 64-68)